# Translates conjoint items from Italian to English

cdata <- cdata %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Donna", "Woman")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Uomo", "Man")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Disabile", "Disabled")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Malattia cronica preesistente", "Chronic condition")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Buona salute", "Good health")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Salute eccellente", "Excellent health")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Meno di 30", "Under 30"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Più di 80", "Over 80"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Piu_ di 80", "Over 80"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Poverta", "Poor"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Classe media", "Middle class"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Benestante", "Well off"))) %>%
  mutate_all(funs(str_replace(., "Miliardario", "Millionaire"))) %>%
  mutate_all(funs(str_replace(., "Spagna", "Spain"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Marocco", "Morocco"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Sud Italia", "Southern Italy"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Centro Italia", "Central Italy"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Nord Italia", "Northern Italy")))   %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Scuola media", "Lower Secondary"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Liceo", "College preparatory"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Istituto professionale", "Vocational"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Laurea", "Bachelors"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Insegnante", "Teacher"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Lavoratore essenziale", "Essential worker"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Forze dell'Ordine", "Law Enforcement"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Infermiere", "Nurse"))) %>%     
  mutate_all(funs(str_replace(., "Lavoratore da casa", "Homeworker"))) %>%     
  mutate_all(funs(str_replace(., "Disoccupato", "Unemployed")))

cdata$selected <- as.integer(cdata$selected)

cdata <- cdata %>% rename(Health.Status = Condizione.di.salute,
                          Education=Istruzione,
                          Economic.Status=Condizione.economica,
                          Political.ID=Partito.politico,
                          Occupation=Condizione.lavorativa,
                          Gender=Sesso,Age=`Eta.(anni)`,
                          Place.of.Birth=Luogo.di.nascita)

cdata$Health.Status <- factor(cdata$Health.Status,levels=c("Disabled","Chronic condition","Good health","Excellent health"))
cdata$Education <- factor(cdata$Education,levels=c("Lower Secondary","Vocational","College preparatory","Bachelors"))
cdata$Economic.Status <- factor(cdata$Economic.Status,levels=c("Poor","Middle class","Well off","Millionaire"))
cdata$Political.ID <- as.factor(cdata$Political.ID)
cdata$Occupation <- as.factor(cdata$Occupation)
cdata$Gender <- as.factor(cdata$Gender)
cdata$Age <- as.factor(cdata$Age)
cdata$Place.of.Birth <- factor(cdata$Place.of.Birth,levels=c("Northern Italy","Central Italy","Southern Italy","Spain","Morocco","Nigeria"))

cdata_w1 <- cdata_w1 %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Donna", "Woman")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Uomo", "Man")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Scarsa", "Poor health")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Buona", "Good health")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Eccellente", "Excellent health")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Salute eccellente", "Excellent health")))  %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Meno di 30", "Under 30"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Più di 60", "Over 60"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Piu_ di 60", "Over 60"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Povertà", "Poor"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Classe media", "Middle class"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Benestante", "Well off"))) %>%
  mutate_all(funs(str_replace(., "Miliardario", "Millionaire"))) %>%
  mutate_all(funs(str_replace(., "Spagna", "Spain"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Cina", "China"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Olanda", "Netherlands"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Marocco", "Morocco"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Sud Italia", "Southern Italy"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Centro Italia", "Central Italy"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Nord Italia", "Northern Italy")))   %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Scuola media", "Lower Secondary"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Liceo", "College preparatory"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Istituto professionale", "Vocational"))) %>% 
  mutate_all(funs(str_replace(., "Laurea", "Bachelors"))) 

cdata_w1$selected <- as.integer(cdata_w1$selected)

cdata_w1 <- cdata_w1 %>% rename(Health.Status = Condizione.di.salute,
                                Education=Istruzione,
                                Economic.Status=Condizione.economica,
                                Political.ID=Partito.politico,Gender=Sesso,
                                Age=`Età.(anni)`,Place.of.Birth=Luogo.di.nascita)

cdata_w1$Health.Status <- factor(cdata_w1$Health.Status,levels=c("Poor health","Good health","Excellent health"))
cdata_w1$Education <- factor(cdata_w1$Education,levels=c("Lower Secondary","Vocational","College preparatory","Bachelors"))
cdata_w1$Economic.Status <- factor(cdata_w1$Economic.Status,levels=c("Poor ","Middle class","Well off","Millionaire"))
cdata_w1$Political.ID <- as.factor(cdata_w1$Political.ID)
cdata_w1$Gender <- as.factor(cdata_w1$Gender)
cdata_w1$Age <- as.factor(cdata_w1$Age)
cdata_w1$Place.of.Birth <- factor(cdata_w1$Place.of.Birth,levels=c("Northern Italy","Central Italy","Southern Italy","Spain","Netherlands","China","Morocco","Nigeria"))
